第一题： 略第二题：如图一，时间复杂度O(m * n)第三题：如图二，时间复杂度O(t * n)第四题：如图三，时间复杂度O(n)------------------------------------携程笔试是我的福地，实习和秋招都是在一群笔试做得想死的时候给了ak的信心。可是鼠鼠我啊，只有笔试的命，怎么也进不去面试乏了

一面（1h）1.自我介绍2.为什么要投这个岗位（与简历相关度不高）3.谈谈对这个岗位的了解、技术、模型等4.了解实习内容、意义5.了解课题组情况、方向6.yolo 各代异同7.rnn 的发展，直到 transformer，每一种模型对比前一种模型的改进8.讲讲 transformer 的结构与原理9. 以逻辑回归为例，用 pytorch手撕一套完整的工程（模型类、学习率、优化器、loss 等）10. 手撕leetcode124. 二叉树中的最大路径和11.反问：base 北京，技术栈，业务等感觉凉凉，反问阶段面试官的话感觉觉得我不对口，并且简历上写的东西也不能完全答出来。----------------------------果然，已回到人才库😢

一面（1小时）1.手撕题(lc.23 合并k个升序链表)2.询问实习细节ViT和BEiT3的异同，为什么选择BEiT3讲一讲ViT的结构与创新3.挑一个你最想讲的项目介绍一下讲解一下SAM的模型结构在线动作检测和图片分类的区别项目内模型创新点的细节4.讲解Transformer的结构与细节5.自注意力和交叉注意力的异同反问：什么部门，主要业务线--------------------------------------二面（1 小时）1.实习经历狠狠拷打，有什么问题，如何解决。2.项目狠狠拷打，有什么问题，如何解决数据集、标注如何处理的RNN 和 Transformer 的优劣GRU 呢Transformer 的原理，QKV 具体都在干啥KMeans 讲一下Yolo 的原理CNN 的具体步骤，卷积核的参数共享权重的原因3.手撕二叉树层序遍历反问：具体业务，用什么模型多一些--------------------------------------三面(1小时)全程在问实习细节和项目细节0八股 0手撕许愿通过😢--------------------------------------泡了一周多，三面挂

一面（视频面，半小时）1.自我介绍2.介绍项目及项目细节提问3.Transformer模块结构4.注意力机制的理解5.loss相关6.项目创新点7.Python常用库及用途8.二叉树的知识点...（有一些问题忘了）反问：工作地点，部门，主要工作方向。二面（电话面，半小时）1.自我介绍2.选择一个项目先自我叙述3.项目细节提问，使用模型架构4.项目中间遇到的问题，如何发现问题的并如何解决5.用到的大模型的Backbone结构介绍（ViT）6.技术栈了解7.部门介绍8.实习预期，想学到什么东西。反问：部门要求技术栈，工作有哪几部分，有无转正机会。苦等后续通知中...------------------------------------终于在6月的末尾拿到了offer开心又心酸

SHEIN NLP岗 算法题两个有序数组 从两个数组中各取出一个数求和 输出前k大的和时间复杂度要求在O(klogk)想知道我这个写法为啥不对测试样例过了 但是通过率为0%

算法岗100%+100%+100%+80%(最后一版代码没来得及出来结果，不知道最终通过率)+100% ，凌晨12点一看状态直接回退没搞懂笔试的意义在哪 池子开泡